当我试图使用MyBatis读取一个大的结果集时,我得到了一个面向对象的错误。MyBatis版本3.5我希望迭代游标,而不是加载整个查询结果。有没有人有从mybatis select返回游标而不是整个结果的工作示例。 [java] SEVERE:Memory usage is low, parachute is non existent, your system may start failing.
[java] java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
[java] AsyncLogger error handling event seq=0,
当我运行这段代码时,
在本教程中我完成了所有步骤
但我在库达有个错误:
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 128.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 2.57 GiB already allocated; 74.77 MiB free; 2.85 GiB reserved in total by PyTorch) (malloc at ..\c10\cuda\CUDACachingAllocator.cpp:289) (no backtrace available)
我怎么解决这个
我有一个具有通道最后配置的(300,226,226,3)形状的视频数据输入&我的输出是(300,1)存储为numpy数组格式。因为我不想一次加载所有的数据,因为它大约是120 it。我的代码非常简单:
import os
import sys
from random import shuffle
import numpy as np
import tensorflow as tf
from keras.layers import (BatchNormalization, Dense, Flatten, Input,
MaxPooli
我想使用tensorflow拆分csv的训练和测试数据,但我在张量中找不到像np.loadtxt这样的顺序,并尝试使用numpy进行拆分并将其转换为张量,但我得到了类似以下的错误:
TypeError: object of type 'Tensor' has no len()
下面是我的代码:
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_t
基本上试着做一些日常的用户管理工作。用户数据库有几千个用户(30 it ),但是它看起来像函数由于大小而挣扎。
我尽可能地简化了这个函数,是的,我增加了大小和内存限制(540秒,2GB)。
也许我做了一些愚蠢的错误,也许我需要探索一种不同的解决方案,比如Cloud或App,或者其他更大的解决方案。
module.exports = async (data, context) => {
// Get all of the users in the database
const userQuery = await db.collection('users').ge